ファイルTFRecordに書き込まれMNIST手書き画像データの読み出し： - 呉ユーキション処理当然pythonTensorFlowグラフィックスデータを生まれ

インポートのNPとしてnumpyの
 インポートTFとしてtensorflow 

から tensorflow.examples.tutorials.mnist インポートINPUT_DATA 

＃。读取文件 
filename_queue = tf.train.string_input_producer（[ " \\ output.tfrecords F " ]）
リーダー = tf.TFRecordReader（）
_、serialized_example = reader.read（filename_queue）

＃解析读取的样例。 
備え= tf.parse_single_example（serialized_example、機能= { ' image_raw '：tf.FixedLenFeature（[]、tf.string）、' ピクセル'：tf.FixedLenFeature（[]、tf.int64） 、' ラベル'：tf.FixedLenFeature（[]、tf.int64）}）

画像= tf.decode_raw（特徴[ ' image_raw ' ]、tf.uint8）は
ラベル = tf.cast（特徴[ ' ラベル' ]、tf.int32）
画素 = tf.cast（特徴[ ' ピクセル' ]、tf.int32 ）

= SESのtf.Session（） 

＃は、マルチスレッド入力データの処理を開始します。
= COORD tf.train.Coordinator（）
スレッド = tf.train.start_queue_runners（=セッション数セッション数、COORD = COORD）

用 I における範囲（10 ）：
    画像、ラベル、ピクセル = sess.run（[画像、ラベル、画素]）
     印刷（ラベル）